Chapitre d’ouvrage

V. L’IA opérationnelle

Pages 109 à 129

Citer ce chapitre


  • Cypel, A.
(2023). V. L’IA opérationnelle. Voyage au bout de l’IA : Ce qu'il faut savoir sur l'intelligence artificielle (p. 109-129). De Boeck Supérieur. https://stm.cairn.info/voyage-au-bout-de-l-ia--9782807360594-page-109?lang=fr.

  • Cypel, Axel.
« V. L’IA opérationnelle ». Voyage au bout de l’IA Ce qu'il faut savoir sur l'intelligence artificielle, De Boeck Supérieur, 2023. p.109-129. CAIRN.INFO, stm.cairn.info/voyage-au-bout-de-l-ia--9782807360594-page-109?lang=fr.

  • CYPEL, Axel,
2023. V. L’IA opérationnelle. In : Voyage au bout de l’IA Ce qu'il faut savoir sur l'intelligence artificielle. Louvain-la-Neuve : De Boeck Supérieur. Informatique, p.109-129. URL : https://stm.cairn.info/voyage-au-bout-de-l-ia--9782807360594-page-109?lang=fr.

Notes

  • [1]
    L’actuel « scientifique en chef de l’IA » du laboratoire de recherche Meta AI, prix Turing 2018 avec Geoffrey Hinton et Yoshua Bengio en co-récipiendaires.
  • [2]
    K. Crawford, Contre-atlas de l’intelligence artificielle, Zulma essais, 2022 (traduction française : Laurent Bury).
  • [3]
    Je me demande si l’on n’en dénombre pas vingt pour le quai de la seule station Denfert-Rochereau de la ligne 4.
  • [4]
    Le grand pays des Droits de l’Homme n’a eu aucun problème avec le déploiement d’ustensiles tels que le « passe sanitaire ». Il y a toujours une bonne raison pour fliquer.
  • [5]
  • [6]
    « The Potentially Large Effects of Artificial Intelligence on Economic Growth (Briggs/Kodnani) » du 26 mars 2023. Et ils n’y sont pas allés de main morte : 25 % des emplois seraient appelés à disparaître, la moitié dans l’administratif. Juristes, ingénieurs, artistes, pêle-mêle, verraient leurs proportions fondre d’un tiers. Seuls resteraient les métiers manuels et la construction… Nous verrons au chapitre VII ce qu’il faut penser de ces prévisions alarmistes. Prédire est un art si délicat…, si dépendant de la méthodologie retenue. Convaincre par des chiffres, en revanche, ne repose que sur la notoriété de celui qui les énonce.
  • [7]
    Une définition extrêmement large, puisque toute donnée qu’un croisement quelconque permettrait de rattacher avec succès à un individu serait alors considérée comme une DCP.
  • [8]
    Convergence spontanée du droit ou influence des lobbys à la Commission européenne ?
  • [9]
    Consistant à cacher les variables identifiantes que l’on remplace par un numéro, en gardant la clef de réidentification quelque part.
  • [10]
    La datascience sans data, c’est un peu comme la soupe aux oignons sans oignons : difficile à cuisiner.
  • [11]
    En réalité, la dérive du flux de données, pas du modèle. Les performances d’un modèle initialement convenable chutent lorsque les données du run diffèrent trop de celles d’apprentissage.
  • [12]
    Il y en a même qui écrivent des livres sur le sujet. Mais ce n’est pas le tout de les écrire, il faut aussi qu’il y ait des gens pour les lire !
  • [13]
    Return On Investment : une mesure financière de la rentabilité d’un projet, qui compare les coûts (l’investissement initial) aux espérances de gain que procurerait le projet mené à bien.
  • [14]
    Et le temps c’est de l’argent – enfin les choses vont tellement vite maintenant que cela a peut-être changé ?
  • [15]
    Équivalent Temps Plein. Traduction : des économies en personnel.
  • [16]
    Sinon, vous pouvez toujours prendre un wagon : vous mettrez des contributeurs dedans, mais vous n’irez pas très loin !

Si l’IA fait tant parler d’elle, c’est parce que la datascience a enfin trouvé ses cas d’applications industriels au sein des entreprises, avec des réussites qui ont été glosées plus que de raison, mais aussi des difficultés de réalisation concrète, bizarrement moins évoquées. Nous consacrerons ce chapitre à cet ensemble, en passant des succès à caractère promotionnel aux problèmes usuellement rencontrés, que ce soit dans les IA fabriquées ou dans la fabrique des IA.Échec et mat ! Une des caractéristiques de l’IA, c’est qu’elle est très joueuse, et plutôt efficace dans ce domaine. Grand cas avait été fait de la victoire de Deep Blue, l’ordinateur d’IBM, à la fin des années 90, quand on ne parlait même pas encore d’IA, sur l’alors champion du monde d’échecs, Gary Kasparov. D’ailleurs, entre les parties gagnées et celles perdues, entre celles jouées en 1996 ou en 1997, entre le fait de savoir si la machine avait vraiment été livrée à elle-même ou assistée par des personnes plutôt qualifiées dans ce jeu, la victoire se perd en controverses. Mais quel coup de pub ! Car, pour le commun des mortels, les joueurs d’échecs sont perçus comme jouissant d’une intelligence hors pair. Alors, si la fine fleur des cerveaux humains se fait mater par des processeurs, c’est qu’ils sont devenus rudement forts, ces ordinateurs… et surtout ceux qui les fabriquent.Il a question à tout Des années plus tard, en 2011, nouveau succès, cette fois avec la petite pastille rouge « vu à la télé » : l’IA sortie des laboratoires de recherche d’IBM – toujours eux –, dénommée d’après son ancien patron Watson, pour faire comme si c’était une personne, bat à plate couture deux joueurs à l’émission de télévision américaine « Jeopardy …


Date de mise en ligne : 07/10/2024

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